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谷歌的DeepSeek时刻：LLM推理加速被干到了8倍
谷歌TurboQuant论文介绍量化算法，能为大语言模型和向量搜索引擎大规模压缩。可将大语言模型KV缓存内存减至少6倍、加速达8倍且精度零损失，还介绍其工作原理及实验结果。
为何95%的AI项目注定失败？回到未来，策略型代理AI才是正确路径
《代理AI的进展：回到未来》指出，当前95%的AI项目失败因企业缺乏消费模型的架构。文章提出‘机器中的机器’理论，论证策略型代理AI是企业转型路径，还阐述构建算法化企业生态的方法。
用中等难度prompt做高效post training
近年来，RL后训练在LLM发展中至关重要，但传统方法效率低。本文提出PCL轻量级算法，通过动态选中等难度提示提升LLM后训练效率，经多基准实验验证其优越性，也指出方法局限与未来方向。
LLM+RL遭严重质疑，随机/错误等虚假奖励也能提升至标准效果？
论文在AI领域观察到类似随机给糖或奖励错误答案让孩子成绩提升的现象，‘虚假奖励四大奇招’效果接近用标准答案训练，Qwen2.5 - Math - 7B模型在测试集上性能飙升，还揭示了Qwen特别的原因及随机奖励有效的推手。
从一行代码发现DeepSeek的秘密：Model1到底是什么？
在DeepSeek - R1发布一周年时，有人在GitHub的FlashMLA代码仓库发现神秘代号Model1，可能是V4。文章分析了代码仓库用途、新模型“露馅”原因，还从代码中发现Model1细节，结合论文梳理时间线，最后也提出了怀疑。
Issue修复开源No.1！蚂蚁 | 提出代码图模型：CGM，结合GraphRAG架构，领先最强开源7.33%
为解决开源模型在仓库级代码理解上的能力瓶颈，蚂蚁全模态代码算法团队提出 CGM 架构，融合仓库结构与语义信息。CGM 首创图结构与语言模型融合的对齐框架，还搭配了 GraphRAG 框架，在多个代码任务中表现出色，且相关资源均已开源。
EMNLP2025 | SFT与RL的结合，vivo AI Lab提出新的后训练方法
vivo AI Lab 算法团队提出新的大模型后训练框架 GTA，综合 SFT 和 RL 优点，解决文本分类场景中 RL 收敛慢问题。论文已被 EMNLP 2025 录用，介绍了 GTA 框架设计思路、实验结果等，未来还将探索更多场景和大模型。
Claude爆火研究漏引华人团队成果，已挨打立正道歉
Anthropic新论文研究Claude“情绪机制”，漏引华人团队Chenxi Wang去年10月论文。经沟通，A社已道歉并更新博客引用。华人团队论文首篇系统研究LLMs情绪机制，解答核心问题，成果显著。
谷歌迎来“DeepSeek时刻”！TurboQuant引爆AI圈、全球开发者疯狂复现：6倍无损压缩，内存股集体暴跌
谷歌研究院发布 TurboQuant 压缩算法，能在提升速度、保持准确性的同时，降低大语言模型内存占用，可将键值缓存压缩至少 6 倍，速度最高提升 8 倍。该技术无需额外训练，精度零损失。目前虽未大规模部署，但已引发内存股下跌。
为什么说多模态是推荐系统破局的关键？来自饿了么一线的实战复盘
文章围绕多模态推荐展开，从传统推荐算法演进到多模态表征技术，结合饿了么场景实践，还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作，梳理表征技术发展，详述饿了么系统设计与训练，分析生成式推荐方案及业界路线。